Bolsa de PD em Processamento Digital de Imagens Médicas

Post-Doctoral Fellowship in Medical Image Processing

• Resumo Summary

  O projeto visa desenvolver e validar modelos avançados de Inteligência Artificial para segmentação automática e análise prognóstica da fibrose miocárdica por ⁶⁸Ga-FAPI-04 PET/CT (tomografia por emissão de pósitrons associada à tomografia computadorizada utilizando inibidor de proteína de ativação dos fibroblastos marcado com Gálio-68), integrando dados multimodais (PET, CT, Ressonância Magnética com Realce Tardio por Gadolínio – MRI-LGE) e variáveis clínicas. A abordagem inclui registro multimodal não supervisionado, segmentação tridimensional baseada em aprendizado profundo, fusão multimodal de imagens e extração radiômica para construção de modelos prognósticos clinicamente relevantes.

  O projeto é conduzido em colaboração internacional com a Universidade de Macau, no âmbito do acordo entre a FAPESP e a Macau – Fundo de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (FDCT).

  O(A) bolsista liderará o desenvolvimento metodológico do eixo de segmentação multimodal de imagens e suporte à decisão clínica, com foco na construção de modelos robustos e generalizáveis, incorporação de técnicas de explicabilidade, validação quantitativa com métricas clínicas e produção científica em periódicos de alto impacto.

  A vaga está aberta a candidatos(as) brasileiros(as) e estrangeiros(as). O(A) selecionado(a) receberá Bolsa de Pós-Doutorado FAPESP (R$ 12.570,00/mês) e Reserva Técnica correspondente a 10% do valor anual da bolsa para ser usada em despesas diretamente relacionadas à atividade de pesquisa.

  Para se candidatar, siga as instruções em http://www.incor.usp.br/spdweb, opção “Job & Scholarships Opportunities”.

  The project aims to develop and validate advanced Artificial Intelligence models for automated segmentation and prognostic assessment of myocardial fibrosis using ⁶⁸Ga-FAPI-04 PET/CT (Protein Positron Emission Tomography associated with Computed Tomography using Gallium-68-labeled Fibroblast Activation Inhibitor), integrating multimodal imaging data (PET, CT, Magnetic Resonance Imaging with Late Gadolinium Enhancement – MRI-LGE) and clinical variables. The approach encompasses unsupervised multimodal registration, three-dimensional deep learning-based segmentation, multimodal image fusion, and radiomic feature extraction to construct clinically relevant prognostic models.

  Conducted at the Heart Institute (InCor) of Hospital das Clínicas, the hospital complex run by the University of São Paulo's Medical School (FM-USP) in São Paulo city, Brazil, the project is part of an international collaboration with the University of Macau under the agreement between FAPESP (São Paulo Research Foundation) and FDCT (Macao Science and Technology Development Fund).

  The selected fellow will lead the methodological development of the multimodal image segmentation and clinical decision-support axis, focusing on building robust and generalizable models, incorporating explainability techniques, performing rigorous quantitative validation using clinically meaningful metrics, and contributing to high-impact scientific publications.

  The position is open to Brazilian and international applicants. The selected candidate will receive a FAPESP Post-Doctoral Fellowship (R$ 12,570.00/month) and a Technical Reserve corresponding to 10% of the annual fellowship amount to be spent exclusively on research-related expenses.

  To apply, please follow the instructions at http://www.incor.usp.br/spdweb under “Job & Scholarships Opportunities.”